李元章、何春雄著的《馬爾科夫過程與實用隨機模型》內容分為9章。第1章簡要敘述概率論與數理統計的基本概念和方法，並在簡單介紹隨機過程基本概念的基礎上，總結泊松（Poisson）過程和馬爾科夫（Markov）過程的基本性質。第2章介紹生成隨機數的基本原理和方法。第3章介紹生成某種具體分布隨機數的方法。第4章介紹排隊論模型，它是一種重要而常見的隨機服務繫統。第5章介紹庫存理論，主要介紹生產庫存模型和流通庫存模型。第6章介紹排隊網絡模型，主要介紹開放Jackson網絡繫統和封閉Jackson網絡繫統，並簡要介紹非Jackson網絡繫統。第7章介紹*新與維修，主要介紹老化*換、維修保養時間的選擇和成批*新優化。第8章介紹非經典排隊論模型，主要討論批量到達的服務繫統和相型分布模型。第9章介紹馬爾科夫決策過程，包括該類過程的定義以及在各種優化準則下優化策略的具體算法。

李元章、何春雄著的《馬爾科夫過程與實用隨機 模型》介紹針對隨時間變化的隨機現像的數學建模方 法，主要介紹用隨機過程的基本原理對實際問題建立 數學模型，並借助隨機模擬和SAS軟件對模型求解的 基本原理和方法。 本書適於欲了解概率論與數理統計及隨機過程基 礎知識和具有使用計算機軟件的基本經驗的讀者閱讀 。可作為概率論與數理統計專業的研究生或數學專業 高年級本科生的選修課教材，也可供用統計方法從事 社會科學、自然科學研究的人員參考。

1 預備知識
1.1 概率論的基本概念
1.2 數理統計的基本概念
1.3 泊松過程及性質
1.4 馬爾科夫鏈及性質
2 蒙特—卡羅數字模擬方法
2.1 蒙特—卡羅方法的基本概念——人工模擬
2.2 隨機數與偽隨機數
2.3 乘法同餘隨機數生成器
2.4 循環同餘隨機數生成器
2.5 復合隨機數生成器
2.6 隨機數的檢驗
習題2
3 生成隨機變元
3.1 反函數方法
3.2 生成離散分布隨機數
3.3 生成正態分布隨機數
習題3
4 排隊論模型
4.1 排隊論模型的基本要素
4.2 單一服務器繫統
4.3 排隊繫統穩定性
4.4 有限容量排隊繫統
4.5 多個服務器的服務繫統
4.6 繫統的近似估計
4.7 排隊繫統模擬
習題4
5 庫存理論
5.1 小販問題
5.2 周期進貨問題
5.3 起始價問題
5.4 多周期進貨問題
習題5
6 排隊網絡繫統
6.1 開放Jackson網絡繫統
6.2 封閉Jackson網絡繫統
6.3 非Jackson網絡繫統
習題6
7 *新與維修
7.1 老化*換
7.2 維修保養時間選擇
7.3 成批*新優化
習題7
8 非經典排隊論模型
8.1 斐波納契數列與差分方程
8.2 批量到達的服務繫統
8.3 相型分布模型
習題8
9 馬爾科夫決策過程
9.1 馬爾科夫決策過程的定義